| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 移动互联网现状 | 第9-11页 |
| 1.1.2 移动互联网主流业务简介 | 第11-12页 |
| 1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 CDMA 2000 EVDO网络业务和资源研究 | 第15-23页 |
| 2.1 概述 | 第15-16页 |
| 2.2 CDMA 2000 EVDO网络中数据业务分类 | 第16-18页 |
| 2.3 CDMA 2000 EVDO网络资源分析 | 第18-20页 |
| 2.3.1 概述 | 第18页 |
| 2.3.2 前向业务信道资源 | 第18页 |
| 2.3.3 前向控制信道资源 | 第18-19页 |
| 2.3.4 前向MAC Index资源 | 第19-20页 |
| 2.3.5 反向CE资源 | 第20页 |
| 2.3.6 反向接入信道资源 | 第20页 |
| 2.4 本章总结 | 第20-23页 |
| 第三章 基于数据库的业务流量分析和资源优化平台 | 第23-51页 |
| 3.1 平台设计与实现 | 第23页 |
| 3.2 主要模块设计 | 第23-44页 |
| 3.2.1 数据导入模块 | 第24-27页 |
| 3.2.2 云图分析模块 | 第27-30页 |
| 3.2.3 统计分析模块 | 第30-33页 |
| 3.2.4 业务资源映射模块 | 第33-38页 |
| 3.2.5 网络扩容应用模块 | 第38-44页 |
| 3.3 平台实例展示和分析 | 第44-48页 |
| 3.3.1 业务流量空时分析 | 第44-45页 |
| 3.3.2 数据业务统计分析 | 第45-46页 |
| 3.3.3 用户容量上限规划 | 第46-48页 |
| 3.3.4 全网资源瓶颈探寻 | 第48页 |
| 3.4 本章总结 | 第48-51页 |
| 第四章 基于Hadoop的业务流量分析系统 | 第51-67页 |
| 4.1 背景知识 | 第51-55页 |
| 4.1.1 大数据对移动互联网的挑战 | 第51页 |
| 4.1.2 Hadoop简介 | 第51-54页 |
| 4.1.3 Hadoop在学术界的研究现状 | 第54-55页 |
| 4.2 系统设计与实现 | 第55-59页 |
| 4.2.1 系统定位 | 第55-56页 |
| 4.2.2 系统逻辑架构 | 第56-57页 |
| 4.2.3 系统物理架构 | 第57-59页 |
| 4.3 关键算法的MapReduce实现 | 第59-62页 |
| 4.3.1 Top K算法 | 第59-61页 |
| 4.3.2 K-means算法 | 第61-62页 |
| 4.4 系统聚类实例分析 | 第62-64页 |
| 4.5 本章总结 | 第64-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75页 |